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lda模型小记

lda模型是什么? lda模型是一个词袋模型,它认为一个文档由一组关键的词构成,这些词之间没有先后顺序,一篇文档可以有很多个主题,文档中的每个词都来自于这些主题中的其中一个。...它是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。 这样之后,通过中间量主题(topic)就将词与词,文档与词,文档与文档联系起来了,通过这个联系找到他们之间的潜在关系。...lda模型又属于聚类模型。 什么是词袋模型? 词袋模型简单的把一个文档看做若干个词语组成,文档中的而每一个词可以出现不同的次数,这样每个词语出现的概率就不尽相同。...image.png LDA模型 当提出PLSA思想之后,贝叶斯的大佬们有出现了(出现的好及时),他们又说这个这个过程也归贝叶斯关,反正就是独立切随机相关balabala的,于是让PLSA的两个词袋模型...,变成两个Bayes词袋模型,就是LDA

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LDA—主题模型

三、LDA 2.1 Unigram Model 假设我们的词典中一共有 V 个词,Unigram Model就是认为上帝按照下面游戏规则产生文本的。...EM算法推导PLSA PLSA 模型中 doc-topic 和 topic-word 的每个面的概率值是固定的,所以属于点估计,但是PLSA模型既含有观测变量 di,wj,又含有隐变量 zk,就不能简单地直接使用极大似然估计法估计模型参数...2.4 LDA 对于 PLSA 模型,贝叶斯学派表示不同意,为什么上帝只有一个 doc-topic 骰子,为什么上帝只有固定 K 个topic-word骰子?...所以 LDA 游戏规则为: 添加描述 假设我们训练语料有 M 篇 doc,词典中有 V 个word,K个topic。对于第 m 篇文档有 Nm 个词。...LDA的概率图模型表示如图2.4所示。 图2.4 1.

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Python实现LDA模型

lda主题模型 文档主题生成模型(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)通常由包含词、主题和文档三层结构组成。...LDA模型属于无监督学习技术,它是将一篇文档的每个词都以一定概率分布在某个主题上,并从这个主题中选择某个词语。文档到主题的过程是服从多项分布的,主题到词的过程也是服从多项分布的。...示例代码 目前对lda的理解还不是特别深,分析方法与分析角度的把握暂时也拿不了太准,所以这里暂时记录一个代码,更多的需要进一步学习,比如语义知识处理、根据困惑度确定主题数等各方面内容。...# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/4/11 11:35 # @Author : MinChess # @File : lda.py # @Software:...(tf) # 显示主题数 model.topic_word_ print(lda.components_) # 几个主题就是几行 多少个关键词就是几列 print(lda.components_.shape

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文本主题模型LDA(一) LDA基础

文本主题模型LDA(一) LDA基础     在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation...LDA贝叶斯模型     LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块。在朴素贝叶斯算法原理小结中我们也已经讲到了这套贝叶斯理论。...LDA主题模型     前面做了这么多的铺垫,我们终于可以开始LDA主题模型了。     我们的问题是这样的,我们有$M$篇文档,对应第d个文档中有有$N_d$个词。即输入为如下图: ?     ...在LDA模型中,我们需要先假定一个主题数目$K$,这样所有的分布就都基于$K$个主题展开。那么具体LDA模型是怎么样的呢?具体如下图: ?...如果你只是想理解基本的LDA模型,到这里就可以了,如果想理解LDA模型的求解,可以继续关注系列里的另外两篇文章。 (欢迎转载,转载请注明出处。

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通俗理解LDA主题模型

OK,在杀到终极boss——LDA模型之前,再循序渐进理解基础模型:Unigram model、mixture of unigrams model,以及跟LDA最为接近的pLSA模型。...4.2 PLSA模型 啊哈,长征两万五,经过前面这么长的铺垫,终于快要接近LDA模型了!...因为跟LDA模型最为接近的便是下面要阐述的这个pLSA模型,理解了pLSA模型后,到LDA模型也就一步之遥——给pLSA加上贝叶斯框架,便是LDA。...4.3 LDA模型 事实上,理解了pLSA模型,也就差不多快理解了LDA模型,因为LDA就是在pLSA的基础上加层贝叶斯框架,即LDA就是pLSA的贝叶斯版本(正因为LDA被贝叶斯化了,所以才需要考虑历史先验知识...4.3.3 pLSA跟LDA的概率图对比 接下来,对比下LDA跟pLSA的概率模型模型,左图是pLSA,右图是LDA(右图不太规范,z跟w都得是小写, 其中,阴影圆圈表示可观测的变量,非阴影圆圈表示隐变量

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LDA文档主题生成模型入门

一、LDA简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。...所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。...但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,这简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。...二、安装LDA库 pip install lda 安装完成后,可以在python安装目录下的Lib/site-packages目录下看到lda相关的目录。 三、了解数据集 ?...CALCUTTA 1996-08-25 (二)训练模型 设置20个主题,500次迭代 model = lda.LDA(n_topics=20, n_iter=500, random_state=1) model.fit

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NLP系列(二)LDA主题模型

LDA模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型,在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。 1 LDA 简介 首先,我们来感受下LDA是什么, ? 什么是LDA模型?...看来,不同人在不同场景下对LDA的认识,那我们看下百科的解释: LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构...所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。...看到这里我们只需要先记住:LDA的目的就是要识别主题,即把文档—词汇矩阵变成文档—主题矩阵(分布)和主题—词汇矩阵(分布) 2 LDA模型构建过程 2.1 LDA生成流程 对于语料库中的每篇文档,LDA...4 参考资料 LDALDA文档主题生成模型)_百度百科

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文本主题模型LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法

文本主题模型LDA(一) LDA基础     文本主题模型LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法     本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型LDA(一) LDA...Gibbs采样算法求解LDA的思路     首先,回顾LDA模型图如下: ?     ...此时我们的模型已定,也就是LDA的各个主题的词分布$\beta_k$已经确定,我们需要得到的是该文档的主题分布。...由于Gibbs采样可以很容易的并行化,因此也可以很方便的使用大数据平台来分布式的训练海量文档的LDA模型。以上就是LDA Gibbs采样算法。     ...后面我们会介绍用变分推断EM算法来求解LDA主题模型,这个方法是scikit-learn和spark MLlib都使用的LDA求解方法。 (欢迎转载,转载请注明出处。

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Python之LDA主题模型算法应用

然而,这个模型的主要参考,Blei etal 2003可以在线免费获得,我认为将语料库(文档集)中的文档分配给基于单词矢量的潜在(隐藏)主题的主要思想是相当容易理解的而这个例子(来自lda)将有助于巩固我们对...LDA模型的理解。...选择模型 接下来,我们初始化并拟合LDA模型。要做到这一点,我们必须选择主题的数量(其他方法也可以尝试查找主题的数量,但对于LDA,我们必须假设一个数字)。...主题字 从拟合模型中我们可以看到主题词概率: 从输出的大小我们可以看出,对于20个主题中的每一个,我们在词汇表中分配了4258个单词。对于每个主题,应该对单词的概率进行标准化。...文档主题 我们从模型中获得的其他信息是文档主题概率: doc_topic = model .doc_topic_ 查看输出的大小,我们可以看到395个文档中的每个文档都有20个主题的分布。

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文本主题模型LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法

文本主题模型LDA(一) LDA基础 文本主题模型LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法     文本主题模型LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法     本文是LDA主题模型的第三篇...,读这一篇之前建议先读文本主题模型LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想。...变分推断EM算法求解LDA的思路     首先,回顾LDA模型图如下: ?     ...变分推断EM算法希望通过“变分推断(Variational Inference)”和EM算法来得到LDA模型的文档主题分布和主题词分布。...EM算法之M步:更新模型参数      image.png 6. LDA变分推断EM算法流程总结      image.png (欢迎转载,转载请注明出处。

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【原创精品】主题模型 - LDA学习笔记(一)

LDA是什么? ‍‍主题模型(Topic Model) 2003年由 Blei, Ng 和 Jordan提出的一种主题模型,可以用来分析文章的主题分布。...概率生成模型(Probabilistic Generative Model) LDA模型认为一篇文章有若干个主题。...二、简化模型(掷骰子) LDA 认为一篇文章由若干主题构成,每一个词都属于某一主题。 可以用抛骰子类比写文章的过程,存在两类不同骰子: doc-topic 骰子:某篇文章对应不同主题的概率分布。...lda包(源码) https://github.com/ariddell/lda 以 5 篇文章、2 个主题的 Corpus 为例: Corpus 用 Doc-Topic Matrix 表示: 五、总结...LDA模型本身简单明了,可以通过 “选骰子 — 抛骰子” 通俗理解。

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在PYTHON中进行主题模型LDA分析

然而,由于主题建模通常需要预先定义一些参数(首先是要发现的主题ķ的数量),因此模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。 概率LDA主题模型的评估方法 使用未标记的数据时,模型评估很难。...计算和评估主题模型 主题建模的主要功能位于tmtoolkit.lda_utils。...由于我们有26个不同的值ks,我们将创建和比较26个主题模型。请注意,还我们alpha为每个模型定义了一个参数1/k(有关LDA中的α和测试超参数的讨论,请参见下文)。...我们现在可以使用模块中的evaluate_topic_models函数开始评估我们的模型tm_lda,并将不同参数列表和带有常量参数的字典传递给它: 默认情况下,这将使用所有CPU内核来计算模型并并行评估它们...(3)主题模型,alpha = 1 / k,beta = 1 /(10k) LDA超参数α,β和主题数量都相互关联,相互作用非常复杂。

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LDA主题模型 | 原理详解与代码实战

很久之前的LDA笔记整理,包括算法原理介绍以及简单demo实践,主要参考自July老师的。...在本小节中会介绍LDA中所需要的数学应用,对后面进一步理解LDA模型打好基础。...3.4、 LDA模型 从pLSA模型的分析中可以看出,pLSA模型的样本随机,参数虽未知但固定,属于「频率派思想」。...而在LDA模型中,样本固定,参数未知但不固定,是个随机变量,服从一定的分布,所以LDA模型属于「贝叶斯派」。...通常,在 LDA 模型训练的过程中,我们是取 Gibbs Sampling 收敛之后的 n 个迭代的结果进行平均来做参数估计,这样模型质量更高. 4.LDA主题模型实战 上面讲了那么多的LDA原理,尽量理解

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NLP系列笔记:通俗理解LDA主题模型

又一次碰到了主题模型,当时貌似只记得沈博讲了一个汪峰写歌词的例子,依然没有理解LDA到底是怎样一个东西(但理解了LDA之后,再看沈博主题模型的PPT会很赞)。...OK,在杀到终极boss——LDA模型之前,再循序渐进理解基础模型:Unigram model、mixture of unigrams model,以及跟LDA最为接近的pLSA模型。...,经过前面这么长的铺垫,终于快要接近LDA模型了!...因为跟LDA模型最为接近的便是下面要阐述的这个pLSA模型,理解了pLSA模型后,到LDA模型也就一步之遥——给pLSA加上贝叶斯框架,便是LDA。...4.3 LDA模型 事实上,理解了pLSA模型,也就差不多快理解了LDA模型,因为LDA就是在pLSA的基础上加层贝叶斯框架,即LDA就是pLSA的贝叶斯版本(正因为LDA被贝叶斯化了,所以才需要考虑历史先验知识

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技术干货 | 一文详解LDA主题模型

本篇博文将详细讲解LDA主题模型,从最底层数学推导的角度来详细讲解,只想了解LDA的读者,可以只看第一小节简介即可。...PLSA和LDA非常相似,PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型,本篇也会有的放矢的讲解此模型。...3.3.2 LDA 解析一 现在我们来详细讲解论文中的LDA模型,即上图。...LDA 在提出后,之后产生了很多基于 LDA 的改进模型,基本都是概率图模型LDA 的组合方式。但 LDA 也有缺点,LDA对短文本的效果不好,而且计算量比较大,训练时间比较长。...5.后记 LDA 有非常广泛的应用,深层次的懂 LDA模型的调优,乃至提出新的模型以及AI技能的进阶有巨大帮助。只是了解 LDA 能用来干什么,只能忽悠小白。

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技术干货:一文详解LDA主题模型

原标题:专栏 | 技术干货:一文详解LDA主题模型 达观数据专栏 作者:达观数据NLP组-夏琦 本篇博文将详细讲解LDA主题模型,从最底层数学推导的角度来详细讲解,只想了解LDA的读者,可以只看第一小节简介即可...PLSA和LDA非常相似,PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型,本篇也会有的放矢的讲解此模型。...2.先验知识 LDA 模型涉及很多数学知识,这也许是LDA晦涩难懂的主要原因。这一部分主要介绍LDA中涉及的数学知识。数学功底比较好的读者可以直接跳过本小节。...2.1 词袋模型 LDA 采用词袋模型。所谓词袋模型,是将一篇文档,我们仅考虑一个词汇是否出现,而不考虑其出现的顺序。在词袋模型中,“我喜欢你”和“你喜欢我”是等价的。...3.3 LDA模型 3.3.1 PLSA 和 LDA 的区别 首先,我们来看看PLSA和LDA生成文档的方式。在PLSA中,生成文档的方式如下: 1.

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